Django ORM查询查找没有近期关联对象的所有对象

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提问于 2025-04-17 06:03

我在代码中遇到一个重复的模式，就是一个模型有一个相关的模型（一个对多个），用来跟踪它的历史或状态。这个相关的模型可以有很多对象，表示模型状态的某个时刻快照。

举个例子：

class Profile(models.Model):
    pass

class Subscription(models.Model):
    profile = models.ForeignKey(Profile)
    data_point = models.IntegerField()
    created = models.DateTimeField(default=datetime.datetime)

#Example objects
p = Provile()
subscription1 = Subscription(profile=p, data_point=32, created=datetime.datetime(2011, 7 1)
subscription2 = Subscription(profile=p, data_point=2, created=datetime.datetime(2011, 8 1)
subscription3 = Subscription(profile=p, data_point=3, created=datetime.datetime(2011, 9 1)
subscription4 = Subscription(profile=p, data_point=302, created=datetime.datetime(2011, 10 1)

我经常需要查询这些模型，找出所有在过去3天内没有更新订阅的“Profile”对象，或者类似的情况。我一直在用子查询来实现这个：

q = Subscription.objects.filter(created__gt=datetime.datetime.now()-datetime.timedelta(days=3).values('id').query
Profile.objects.exclude(subscription__id__in=q).distinct()

但问题是，当表格很大的时候，这样做非常慢。有没有更高效的查询方式呢？也许可以让Django使用JOIN而不是SUBSELECT（看起来去掉那些内嵌的循环会有帮助）？

我想用ORM，但如果需要的话，我也愿意使用.extra()方法，甚至是原始SQL，只要能显著提高性能。

我使用的是Django 1.4alpha（SVN主干）和Postgres 9.1。

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给 created 添加一个数据库索引：

created = models.DateTimeField(default=datetime.datetime, db_index=True)

一般来说，任何在查询中用来查找或排序的列都应该加上索引，除非你写入数据的操作特别多（在这种情况下，你可能需要考虑使用一个单独的搜索索引）。

如果查询使用的数据库列没有索引，速度就会受到限制。如果你想更详细地分析查询的瓶颈，可以开启日志记录，记录运行时间较长的语句（比如200毫秒及以上），然后对这些长时间运行的查询执行 explain analyze（在postgres中）。

编辑：我刚刚在你的评论中看到你已经在这个字段上加了索引。在这种情况下，更应该查看 explain analyze 的输出。

确保索引确实被使用，并且使用到最大程度。
查看postgres是否不必要地写入磁盘，而是应该使用内存。

查看 - 关于查询规划的更多信息 http://www.postgresql.org/docs/current/static/runtime-config-query.html

也许这个链接可以作为一个入门参考： http://blog.it-agenten.com/2015/11/tuning-django-orm-part-2-many-to-many-queries/

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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from django.db.models import Max
from datetime import datetime, timedelta

Profile.objects.annotate(last_update=Max('subscription__created')).filter(last_update__lt=datetime.now()-timedelta(days=3))

聚合（和注解）非常棒，具体可以参考这个链接： https://docs.djangoproject.com/en/dev/topics/db/aggregation/

回答于 2025-04-17 由 Python大师

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